neural-networks

MuJoCo का उपयोग करके भौतिकी-आधारित सिमुलेशन और Reinforcement Learning वातावरण के लिए Google DeepMind का सॉफ्टवेयर स्टैक।

Databricks फाउंडेशन मॉडल के लिए LLM ट्रेनिंग कोड

TensorFlow में प्रायिकता संबंधी तर्क (Probabilistic reasoning) और सांख्यिकीय विश्लेषण

बुनियादी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सादे Python कार्यान्वयन

deeplearning.ai द्वारा पेश किए गए Coursera Deep Learning स्पेशलाइजेशन के सभी पाठ्यक्रमों के नोट्स, प्रोग्रामिंग असाइनमेंट और क्विज़: (i) Neural Networks and Deep Learning; (ii) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization; (iii) Structuring Machine Learning Projects; (iv) Convolutional Neural Networks; (v) Sequence Models

यह Andrew NG Coursera के हस्तलिखित नोट्स हैं।

🧠💬 मशीन लर्निंग के बारे में मेरे द्वारा लिखे गए लेख, जिन्हें MachineCurve.com से संग्रहित किया गया है।

LLM प्रयोगों और AI एजेंटों के लिए मूल्यांकन और ट्रैकिंग

🛠 मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए विशेष ऑल-इन-वन वेब-आधारित IDE।

Hummingbird तेज़ अनुमान के लिए प्रशिक्षित ML मॉडल को टेंसर कंप्यूटेशन में संकलित करता है।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के CS229: मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम के लिए सभी नोट्स और सामग्रियां

JAX-आधारित न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी

यह रिपॉजिटरी मशीन लर्निंग के शुरुआती लोगों या अध्ययन की तैयारी करने वालों की मदद के लिए बनाई गई है।

GPU त्वरण और व्यापक हार्डवेयर समर्थन के साथ ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क चेस इंजन।

एक शानदार मशीन लर्निंग टूल जो आपको बिना कोड लिखे मॉडल को ट्रेन, टेस्ट और उपयोग करने की अनुमति देता है।

छोटा, स्पष्ट, स्व-निहित, Tensorflow और ONNX इन्फेरेंस

JAX में सुंदर और उपयोग में आसान न्यूरल नेटवर्क + वैज्ञानिक कंप्यूटिंग। https://docs.kidger.site/equinox/

Keras और Theano का उपयोग करके डीप लर्निंग-संचालित जैज़ जनरेशन!

PyTorch में विकेंद्रीकृत (decentralized) डीप लर्निंग। दुनिया भर के हज़ारों स्वयंसेवकों पर मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए निर्मित।

मॉलिक्यूल प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन के लिए मैसेज पासिंग न्यूरल नेटवर्क्स

मोबाइल, सर्वर और वेब के लिए उच्च-कुशल फ़्लोटिंग-पॉइंट न्यूरल नेटवर्क इन्फेरेंस ऑपरेटर

लेखों, लिस्टिंग, खोज परिणामों और अनुशंसाओं के लिए एक लो-कोड मशीन लर्निंग वैयक्तिकृत रैंकिंग सेवा जो उपयोगकर्ता की व्यस्तता को बढ़ाती है। एक अनुकूल Learn-to-Rank इंजन

PyGAD का सोर्स कोड, आनुवंशिक एल्गोरिथ्म (genetic algorithm) बनाने और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (Keras & PyTorch) को प्रशिक्षित करने के लिए एक Python 3 लाइब्रेरी।

JAX में संख्यात्मक अंतर समीकरण सॉल्वर। ऑटोडिफ़रेंशिएबल और GPU-सक्षम। https://docs.kidger.site/diffrax/

अपूर्ण औद्योगिक अनियमित रूप से नमूना लिए गए बहुभिन्नरूपी TS (मल्टीवेरिएंत टाइम सीरीज़) पर वैज्ञानिक विश्लेषण कार्यों के लिए 50+ SOTA न्यूरल नेटवर्क मॉडल के साथ वास्तविकता-केंद्रित मशीन/डीप लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए एक Python टूलकिट/लाइब्रेरी।

Python में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप और ऑनलाइन लर्निंग।

समांतर कंप्यूटिंग और वैज्ञानिक मशीन लर्निंग (SciML): तरीके और अनुप्रयोग (MIT 18.337J/6.338J)

Natural Language Processing (NLP) और Machine Learning (ML) पर 1000+ सर्वे पेपर्स का संग्रह।

मशीन लर्निंग के लिए एक भिन्ननीय PDE हल करने वाला फ़्रेमवर्क

सभी के लिए आसान और सहज मशीन लर्निंग।